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Towards bandwidth efficient edge–cloud collaborative deep learning with Data Importance driven Compression
DOI:10.1016/j.neucom.2025.130835.png)
摘要
En 中文
• 能够保留分类信息的自编码器可以更好地恢复训练样本。
• 数据的贡献度决定了压缩程度。
• 边缘-云协作框架平衡了带宽消耗和分类精度。
期刊
IF:
6.5
论文数:
2.5W
被引数:
6.5W
机构
暂无机构信息
引用论文
Edge Intelligence: Paving the Last Mile of Artificial Intelligence With Edge Computing边缘智能: 用边缘计算铺平人工智能的最后一英里
PROCEEDINGS OF THE IEEE
IF25.9
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